Sesongjusteringskurs 2024, RJdemetra

Lese inn data og modellere med standardspesifikasjoner

setwd("/ssb/bruker/felles/kurs_sesongjustering") # sette working directory. Bruk gjerne din hjemmemappe
#setwd("ssb/bruker/[dine initialer her]")  


# Henter data fra statistikkbanken

VHI <- select(as_tibble(ApiData("https://data.ssb.no/api/v0/no/table/07129/",ContentsCode ="VolumUjustert",Tid=TRUE,NACE=TRUE)$dataset),-ContentsCode,-NAstatus)
VHI <- mutate(VHI,NACE=paste0(paste0("SNN",NACE),"_IVL_U"))

VHI <- pivot_wider(VHI,names_from=NACE,values_from=value)


## Velger ut Varehandelsindeksen for dagligvarehandel. Gjøre om til tidsserie-objekt

VHI_471 <- as.numeric(VHI$SNN47.1_IVL_U)
VHI_471 <- ts(VHI_471,start=c(2000,1),frequency=12)

# sesongjustering med spefikasjon RSA5c 

model_rsa5c <- x13(VHI_471,spec = "RSA5c")

# se nærmere på resultatet:

 model_rsa5c$regarima      # detaljer om forhåndsjustering
 model_rsa5c$final$series  # komponentene
 model_rsa5c$decomposition # informasjon om filterlengder 
 model_rsa5c$diagnostics   # tester for residualsesong 


# ulike typer innebygde plot 


plot(model_rsa5c,type_chart="sa-trend")

plot(model_rsa5c,type_chart="sa-trend",first_date=c(2015,1))

plot(model_rsa5c,type="cal-seas-irr")

plot(model_rsa5c,type="cal-seas-irr",first_date=c(2015,1))

plot(model_rsa5c$decomposition,type="S-I-ratio",first_date=c(2015,1))

# for mer fancy plot, se nederst i dokumentet

Endre spesifikasjoner

# Tar utgangspunkt i spec rsa5c som vi må lagre som eget objekt for å endre på det.

rsa5c_spec <- x13_spec(model_rsa5c)   

## Sette multiplikativ eller additiv modell manuelt

rsa5c_additiv <- x13_spec(rsa5c_spec, transform.function = "None") ## "Log" for multiplikativ
model_rsa5c_add <- x13(VHI_471,rsa5c_additiv)

# sette  workingdays eller tradingdays manuelt

rsa5c_wd <- x13_spec(rsa5c_spec,tradingdays.option= "WorkingDays")
rsa5c_td <- x13_spec(rsa5c_spec,tradingdays.option= "TradingDays")
rsa5c_notd <- x13_spec(rsa5c_spec,tradingdays.option= "None")

# sette outliers manuelt 

rsa5c_outlier <- x13_spec(rsa5c_spec,usrdef.outliersEnabled = TRUE,usrdef.outliersType = c("LS","AO","AO"),usrdef.outliersDate = c("2020-03-01","2020-06-01","2021-12-01"))

# sette outliers span fra 

rsa5c_outlier_span <- x13_spec(rsa5c_spec,outlier.from="2022-01-01") 

# skru av outliers 

rsa5c_no_outlier <- x13_spec(rsa5c_spec,outlier.enabled=FALSE)
rsa5c_no_tc <- x13_spec(rsa5c_spec,outlier.tc=FALSE)

# estimere fra 

rsa5c_fom2008 <- x13_spec(rsa5c_spec,estimate.from="2008-01-01")

### ?x13_spec viser de uendelige muligheter man har til å mikke på spec'ene

Definere kalendere med funksjonen konstruksjon()

# sjekk ?konstruksjon for informasjon om parametere

kalender_1 <- konstruksjon(forste_ar = 2000, siste_ar = 2050, 
  k_roddag = TRUE, t_roddag = "sondag", 
  rod_dag = c("jan1", "mai1", "mai17", "des24", "des25", "des26"), 
  k_fpk = TRUE, ant_fpk = 7, t_fpk = "egen_effekt", 
  paske_egen = 1, paske_mdl = "X12", t_pklordag = "egen_effekt",
  t_pinse = "sondag", k_td = TRUE, td_type = "TD6", 
  k_grupper = TRUE, monster = c(1, 1, 2, 2, 2, 3), 
  fjerne_se_td = TRUE, skudd_ar = TRUE)$samle_mnd[,-1]
kalender_1 <- ts(kalender_1,start=c(2000,1),frequency=12)

                           
### sesongjustere med egendefinert kalender       

kalender1_spec <- x13_spec(rsa5c_spec,usrdef.varEnabled= TRUE, usrdef.varType = "Calendar",usrdef.var=kalender_1)

model_kalender1 <- x13(VHI_471,kalender1_spec)

Pickmdl()-funksjonen

## pickmodell - velge kun blant fem modeller på listen 
model1 <- x13_pickmdl(VHI_471,spec=kalender1_spec,pickmdl_method = "first",identification_end=c(2022,12))

# informasjon om pickmodel-prosedyre:
ok(model1)

## pickmodell - forsøke automodell hvis modellene på listen ikke er tilfredsstillende

model2 <- x13_pickmdl(VHI_471,spec=kalender1_spec,pickmdl_method = "first_tryautomdl",identification_end=c(2022,12))

##  pandemien som level shift i tråd med SSBs anbefalinger

model1_corona <- x13_pickmdl(VHI_471,spec=kalender1_spec,pickmdl_method = "first_tryautomdl",identification_end=c(2022,12),corona=TRUE)

ok(model1_corona)

Interaktive plot med plotly

library(plotly)
library(htmltools)
    
model1_corona <- x13_pickmdl(VHI_471,spec=kalender1_spec,pickmdl_method = "first_tryautomdl",identification_end=c(2022,12),corona=TRUE)


start_now <- c(2000,1)

data_now <- ts(c(model1_corona$final$series[,1],rep(NA,12)),start=start_now,frequency=12)
    model_sa <- ts(c(model1_corona$final$series[,2],model1_corona$final$forecast[,2]),start=start_now,frequency=12)
    model_trend <- ts(c(model1_corona$final$series[,3],model1_corona$final$forecast[,3]),start=start_now,frequency=12)
    
    
    model_selected <- data.frame(cbind(as.numeric(time(data_now)),data_now,model_sa,model_trend))
    colnames(model_selected) <- c("date","Ujustert","SA","Trend")
    
    
    
    tagList(plot_ly(model_selected,type= 'scatter',mode='lines') %>%
    layout(xaxis=list(title="")) %>%
    add_trace(x = ~date_decimal(date), y = ~Ujustert,name="Ujustert",line=list(color="lightslategrey",dash='dot',width=1)) %>%
    add_trace(x = ~date_decimal(date), y = ~SA,name="SA",line=list(color="darkblue")) %>%
    add_trace(x = ~date_decimal(date), y = ~Trend,name="Trend",line=list(color="tomato",dash="dot")))